智能數據工程（簡體書）

本書以“數據管理—數據挖掘—知識發現”為主線，將智能數據處理及分析的理論方法與Python程序實現相結合。作者開發了基於Git的在線編程平臺和案例庫，旨在構建智能數據工程“思想—模型—技術—實現”四位一體的知識學習框架。本書圍繞數據處理及分析的典型任務，從不同類型數據的特點出發，介紹架構、模型及算法，注重智能數據處理及分析理念的傳遞。

本書介紹智能數據工程的經典方法和前沿技術，包括數據管理篇、數據挖掘和智能分析篇、知識表示和知識推理篇三部分。數據管理篇（第1～3章）介紹關系數據庫查詢優化、經典信息檢索、數據組織和架構技術；數據挖掘和智能分析篇（第4～7章）介紹高維數據挖掘、視覺數據分析、文本數據分析和圖數據分析技術；知識表示和知識推理篇（第8～9章）介紹知識圖譜和貝葉斯網模型及相應的知識推理技術。

學習本書，讀者需要具有計算機程序設計、數據庫技術、深度學習的基礎知識，以及使用開源平臺的基本能力。本書可作為計算機和電子信息類相關專業研究生、高年級本科生數據工程、人工智能或機器學習等相關課程的教材，也可作為數據科學及人工智能等相關學科研究和開發人員的參考書。教師可根據學生類別、課程性質、學分設置和學習目標選擇不同篇（或章）開展教學。